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あなたがそれについて考えるのをやめるとき、未来は少し気が遠くなるかもしれません。AI、自動化、3Dプリンティング、バーチャルリアリティ、IoT、およびこれまでサイエンスフィクションのように思われていた他の概念が満載です。しかし、これらのアイデアを理解すれば、機会に満ちた場所にもなります。たとえば、AIとビッグデータの基本を理解することで、機械学習エンジニアとしてのキャリアを切り開くことができます。これにより、非常に健全な機械学習エンジニアの給与が得られるだけでなく、その未来を形作るのにも役立ちます。
この投稿では、機械学習エンジニアが何をするのか、なぜそれが素晴らしい仕事の役割であるのか、どのように始めることができるのかを見ていきます。
なぜ機械学習なのか？
機械学習（ML）により、企業はこれまで不可能だったアプリケーションに巨大なデータセットを利用できます。 MLアルゴリズムは、顧客の習慣と購買行動を学習し、非常に複雑な数学を実行し、まったく新しい製品を実現できます。
ほぼすべての業界がそうなる 大きく 近い将来にAIと機械学習の影響を受け、おそらく予想もしなかった方法で影響を受けました。たとえば、ビデオゲームを例にとると、機械学習によってリアルタイムのレイトレーシングが可能になり、フォトリアリスティックな照明が得られます。すべての業界は、データとロジックの融合によって完全に変革されています。
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このため、データサイエンティストは「21人の最もセクシーな仕事」と呼ばれています。st ハーバードビジネスレビューによる世紀。
機械学習のエンジニアリング給与はどのようなものですか？ Prospects.ac.ukによると、英国の平均的な機械学習エンジニアの給与は52,000ポンドで、GoogleやFacebookのような会社で働いている場合、170,000ポンドにも達することがあります。それぞれ約62,568ドルまたは204,551.65ドルです。
機械学習の給与は204,551ドルにも達する可能性があります
機械学習とは何ですか？
まず、機械学習とは何か、そうでないものを正確に理解することが重要です。
機械学習はAIと密接に関連していますが、これらは依然として明確な概念です。人工知能は、知的行動を示すように設計されたあらゆるタイプのプログラムまたは機械を記述することができますが、機械学習は、特にアルゴリズムを使用してデータのパターンを探すことを意味します。これは、特定の種類のAIをトレーニングするために潜在的に使用できます。
コンピューターゲームで敵を制御するAIは、通常、機械学習を使用しません。むしろ、事前に決められた戦略で行動に対応するために、意思決定のために一種のフローチャートを使用します。これは、1つのことしかできないため、人工狭域知能（ANI）と呼ばれるものです。
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これは、複数の異なるタイプのタスクを処理し、場合によってはチューリングテストに合格できるように設計されたAIである人工知能（AGI）とは対照的です。
一方、コンピュータービジョン（シーン内のオブジェクトを識別するプログラムの機能）は、機械学習によって実現されます。何十万枚もの写真を見ることで、車や植物などのオブジェクトを認識するAIを「教える」ことができます。スマートフォンのカメラにシーン検出機能がある場合、これには機械学習が使用されます。同様に、MLは仮想アシスタントに音声認識を教えるためにも使用されます。
機械学習を使用して、X線から健康上の問題を特定し、医師の診断を支援したり、天気をより正確に予測したりできます。まだ活用されていない可能性がはるかにあります。
機械学習エンジニアは何をしますか？
機械学習エンジニアの仕事は、データを使用してAIとソフトウェアを教えることです。
機械学習エンジニアの仕事は、データを使用してAIとソフトウェアを教えることです。彼らは：
- プログラムを作成し、大規模なデータセットから意味のある情報を抽出するアルゴリズムを開発する
- 実験を実行し、さまざまなアプローチをテストする
- プログラムを最適化して、パフォーマンス、速度、およびスケーラビリティを改善する
- データエンジニアリングを処理して、クリーンなデータセットを確保する
- 機械学習に役立つアプリケーションを提案する
そのため、機械学習エンジニアは、音声認識、コンピュータービジョン、またはより専門的な製品など、既に製品を生産している企業で働いているかもしれません。あるいは、彼らはテクノロジーの恩恵を受けることができるビジネスに機械学習ソリューションを提供する代理店で働くかもしれません。または、Googleなどのハイテク企業のR＆D部門で働いて、新しいアプリケーションを作成することもできます。
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機械学習エンジニアとデータサイエンティストの役割には、いくつかの重複があります。同様に、データマイニング、予測分析、数学などのスキルを呼び出す必要があります。ただし、MLエンジニアの役割はより具体的であり、その知識を非常に特定の方法で適用します。
そしてもちろん、機械学習エンジニアの給与はこれを反映するために高くなる傾向があります。
機械学習エンジニアとして理解する必要がある種類のアイデアを得るために、MLで使用される上位10のアルゴリズムに関するこの投稿をお勧めします。それがあなたにとって魅力的であれば、おそらくMLを楽しむでしょう。そうでない場合は、別の役割により適している可能性があります。
機械学習エンジニアになる方法
機械学習エンジニアになることに興味がありますか？あなたはそれが必要なものを持っていると思う？開始し、優れた機械学習エンジニアの給与を獲得するために知っておくべきことは次のとおりです。
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資格と認定に関しては、MLエンジニアになるための決まった道はありません。最高の機械学習給与を支払う仕事の多くは、学部の学位を求めています。これは多くの場合、コンピューターサイエンスの学位であり、コンピューター、テクノロジー、プログラミングの幅広い理解を提供します。数学の学位も同様に素晴らしい出発点となります。
理想的には、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスのバックグラウンドでこれに基づいて構築します。この分野で最も有用なプログラミング言語は、Python、C、およびC ++です。
そこから、機械学習のより専門的な役割に移行したり、以下の機械学習コースで履歴書をカスタマイズしたりできます。 TensorFlowやKerasなどのML APIの経験も非常に役立ちます。
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機械学習に関連する大量のデータセットを処理するのに必要な膨大な処理能力とストレージにより、主にクラウドベースのシステムで作業することになります。そのためには、分散コンピューティングに精通していることを示すことも重要です。
機械学習エンジニアリングはそのような最先端のキャリアであるため、従うべき道はありません。強力な履歴書を作成できれば、独学のプログラマーとして長い道のりを歩むことができるかもしれません。
コースと認定
機械学習エンジニアとして成功するために使用できるいくつかのコースと認定は次のとおりです。
コンピューターサイエンスの学士号-これは、ロンドン大学の完全なオンライン学士号コースであり、時間を専念できる人に最適な基礎を提供します。 3〜6年間勉強し、週に14〜28時間を費やす必要があります。
データサイエンス：機械学習–プログラミングや数学の経験がある場合は、特定の機械学習の知識を追加するだけで十分です。これは、ハーバード大学からの8週間の無料コースです。検証済みの証明書を少額の料金で追加できます。また、それをさらに追求したい場合は、Data Science Professional証明書にカウントされます。あなたはここでそのフルコースを見つけることができます。
データサイエンスの基礎：Pythonによる計算思考-今回はカリフォルニア大学バークレー大学のもう1つの無料コースです。期間は5週間で、毎週約4〜6時間かかります。検証済みの証明書を追加するために少し余分に支払うか、Foundation of Data Scienceの完全なプロフェッショナル証明書にカウントすることができます。
Machine Learning Specialization –ワシントン大学のこの機械学習スペシャライゼーションは、4つの個別のコースで構成されており、無料で登録できます。 LinkedInまたはCVに追加できるコース証明書を受け取ります。
C＃でのプログラミング–マイクロソフトのこの試験は、MCSAの単位としてカウントされますが、関連するコーディングスキルの証拠だけでCVを充実させるのにも役立ちます。
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Pythonプログラミングマスタークラスを学ぶ– Udemyのこのコースでは、専門的な資格は提供されませんが、このインデマンドプログラミング言語の手頃な価格で役立つ入門書です。
だからあなたはそれを持っています！それが機械学習エンジニアになるために知っておくべきことです。これはあなたが追求したいと思う職業ですか？すでにMLエンジニアですか？以下のコメントであなたのヒントや経験を共有してください！
